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潞晨 Open-Sora 团队在 720p 高清文生视频质量和生成时长上实现了突破性进展，支持无缝产出任意风格的高质量短片，令人惊喜的是，他们选择再给开源社区带来亿点点震撼，继续全部开源。
基于 Transformer架构的大型语言模型在各种基准测试中展现出优异性能，但数百亿、千亿乃至万亿量级的参数规模会带来高昂的服务成本。例如GPT-3有1750亿参数，采用FP16存储，模型大小约为350GB，而即使是英伟达最新的B200 GPU 内存也只有192GB ，更不用说其他GPU和边缘设备。
通过高保真合成语音与真人语音无异。
本⽂介绍由清华等⾼校联合推出的⾸个开源的⼤模型⽔印⼯具包 MarkLLM。MarkLLM 提供了统⼀的⼤模型⽔印算法实现框架、直观的⽔印算法机制可视化⽅案以及系统性的评估模块，旨在⽀持研究⼈员⽅便地实验、理解和评估最新的⽔印技术进展。通过 MarkLLM，作者期望在给研究者提供便利的同时加深公众对⼤模型⽔印技术的认知，推动该领域的共识形成，进⽽促进相关研究的发展和推⼴应⽤。
在现实世界的机器学习应用中，随时间变化的分布偏移是常见的问题。这种情况被构建为时变域泛化（EDG），目标是通过学习跨领域的潜在演变模式，并利用这些模式，使模型能够在时间变化系统中对未见目标域进行良好的泛化。然而，由于 EDG 数据集中时间戳的数量有限，现有方法在捕获演变动态和避免对稀疏时间戳的过拟合方面遇到了挑战，这限制了它们对新任务的泛化和适应性。
OpenAI和谷歌接连两场发布会，把AI视频推理卷到新高度。 但业界还缺少可以全面评估大模型视频推理能力的基准。 终于，多模态大模型视频分析综合评估基准Video-MME，全面评估多模态大模型的综合视频理解能力，填补了这一领域的空白。
只要1/200的参数，就能让大模型拥有和GPT-4一样的数学能力？ 来自复旦和上海AI实验室的研究团队，刚刚研发出了具有超强数学能力的模型。 它以Llama 3为基础，参数量只有8B，却在奥赛级别的题目上取得了比肩GPT-4的准确率。
一张人像、一段音频参考，就能让霉霉在你面前唱碧昂丝的《Halo》。
一个“技术问题”，导致巴菲特的伯克希尔-哈撒韦公司股价暴跌近100%。 想必很多小伙伴已经感受过了这则铺天盖地的消息，所带来的亿点点震撼。
一周前，苹果在WWDC上发布了自己的AI功能Apple Intelligence，包括直接集成OpenAI的ChatGPT，自那以来，股价上涨逾7%，重夺全球市值第一宝座。